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电解液与电极电位的二则花絮
热度 1 dingsir 2020-7-13 21:37
在电解液的研究当中,循环伏安(CV)或线性扫描(LSV)用得较多,但是电极电位却似乎不太受关注,因为我们研究的电池体系,都是非水溶液(我们能查到的标准电极电位表是基于水溶液的),而且牵涉到有机物复合体系,动不动还在正极或负极表面成膜, 电极表面状态非常复杂且不稳定, 这方面的电极电位的基础数据也几乎找不到. 这里讲个当年我遇到的故事,那时我在张家港工作,也是做电解液的研究.为了扫描循环伏安图,当时请采购部为我们买了一根铂丝.拿到之后,测试的同事发现扫描电解液时,在3.7~3.8V(时间太久, 精确值已经记不起来了)左右出现了明显的氧化峰.由于电解液体系比较简单,铂作为著名的惰性电极材料, 在4.2V电压下应该是稳定的,怎么会出现明显的氧化呢? 百思不得其解, 我最后还是怀疑到这根铂丝的材质.查资料知道,铂丝之外,还有一种铂铑合金,是不是这根铂丝并不是纯正的铂丝而是铂铑丝呢? 查了一下电极电位,铑的标准电极电位在0.76V, 参比电极用的是锂片(-3.04v), 这样电位差正好是在3.8V左右. 这样我基本判断上铂丝的材质有问题. 通知采购部帮我们重新采购(有没有退货我就不清楚了,当年采购部特立独行,研发无缘置喙)铂丝,结果扫描就一切正常了. 第2则, 如果 电解液中有杂质的碱金属离子,什么浓度下可能析出? 我们知道,碱金属中, 锂具有最负的电极电位,因此锂电池的单体电压可以做得很高. 但锂电池中,如果有其它杂质金属离子,在什么情况下它会还原成金属单质析出呢? 我以钠离子的还原为例来估算. 以下估计都是粗略的理论计算,没有考虑活度系数等问题, 还假定了在非水溶液中电极电位的值不变,并且还遵守着能斯特方程. 从电极电位来讲,锂的还原性更强,反应按锂还原钠离子来写. 假定方程 达到电位平衡(此时钠/锂氧化还原达到平衡,电极反应的电势差为0. 如果 低于平衡浓度,则平衡往左移动, 钠溶解掉(也即无法析出));反之,如果 浓度高于平衡浓度,则锂将钠离子还原为金属钠,反应向右进行. 根据方程(3)等于0,可以求出 也就是说,当 浓度 是 浓度的34万倍时,两者达到电位平衡.如果锂离子浓度(严格来讲是活度)是 1 mol/L , 则大约钠离子浓度在大于2.9 μmol/L 时钠就会还原析出. 假设钠元素来源于NaPF 6 , 其分子量为168, 电解液密度假设为1.25kg/L, 则每升电解液中有0.487 mg NaPF 6 时,会有钠的析出. 也就是3.9ppm浓度左右 即会析出. 再抽象化推广一下, 假定一种单价为+1的金属X(类似的有Cs等),其标准电极电位为E x (此值为负值), 根据上述推导,当锂/X的离子浓度比为: 上述公式中,3.04为锂的电极电位的绝对值. 0.025678来自于 RT/nF . 从公式(5)可以看出, 这个浓度比值,与电位差值(3.04+E x )是指数关系. 所以随着杂质与锂的电位差增大,要达到平衡的浓度比值呈指数形态迅速增大.换言之,电位差越大,杂质离子还原析出的浓度起点就越低, 也就是越容易析出. 类似地,如果将Na换成K元素,它的标准电极电位为-2.924V, 锂/钾离子浓度比在91.6时达到电位平衡.同样是活度 1mol/L的锂盐, 其中钾盐(以KPF 6 计)为10.9 ​mmol/L 时钾才会析出. 铷与钾的电位值相同,都是-2.924V,计算的物质的量浓度比当然也是一样的. 比如说Cs的标准电极电位是-2.923V,其计算结果也基本与钾一样.但锂真的能将铯置换出来吗? 锂的电极电位值特别负,与锂离子的溶剂化贡献大有很大关系.但在非水溶液中,这种贡献的基础变化了,结果很可能变得不再可靠了. 另外,就算析出一点铯,由于质地柔软,即使有铯,也应没有什么伤害. 最后附送一个标准电极电位表. 需要者自取. 标准电极电位表 上表列出的电对中,氧化性最强的不是F 2 /F - (仅+2.87V),它还不如F 2 /HF(+3.053V),最强的是XeF/F - 电对,电位 +3.4V;还原性最强的电对也不是Li + /Li(-3.04V),而是 N 2 /HN 3 (-3.5V).叠氮酸和氟化氙这两个都是很可怕的极端试剂.
个人分类: 锂电电解液|7024 次阅读|2 个评论
离开计算器可以走多远:1006^(1/5)
zjzheng9805 2016-1-20 18:52
离开计算器可以走多远 : 1006 ^(1/5) 2010 年秋季研究生课程《高等应用数学》期末测验中有一道估算题:估算1006^(1/5) ,要求不使用计算器。此后,该估算题被作为该课程的课后练习题,目的是藉此巩固泰勒展开的知识。实际上,该题目的前身是2010 年11 月给大一学生出的一道期中测验题:估算1005^(1/5) 。有多种思路可以解答此类估算题。以下记 Q = 1006^(1/5) 。 方式一: 从形式上最容易联想到牛顿二项式展开: (1+ x ) a = 1 + ax + a ( a -1) x 2 /2! + a ( a -1)( a -2) x 3 /3! + ... 想要通过计算前几项获得有效的近似解,必须要求 | ax | 1 。然而,居然有同学在考试中将 1006^(1/5) 改写为(1+1005)^(1/5) ,试图运用牛顿二项式展开。好吧,我竟无言以对。实际上,在这个时代我们已经很熟悉 1GB = 1024MB ,因为 2^10 = 1024 。那么,很容易可以将 Q 改写为: Q = 4*(1006/1024)^(1/5) = 4*(1 -18/1024)^(1/5) 利用牛顿二项式展开,原则上是可以手工计算的,而且收敛速度很快,如取前2 项,可得 Q = 3.9859 … ,容易判断已有四位有效数学。但如果想要达到更高的精度,比较麻烦的是做除法,特别是除以 1024 。如果除以 1000 就简单了,这启发我们将 1024 写出 1000 + 24 ,于是就有了另一种计算方式。 方式二: 将 Q 改写为: Q = 4* ^(1/5)= 4* ^(1/5) 记 x = 0.006 ,则 Q = 4 y ( x ) ,其中 y ( x ) = ^(1/5) 。可以利用麦克劳林展开得到 y ( x ) = 1 - 3/5* x + 42/25* x 2 - 642/125* x 3 + 10419/625* x 4 - ..., 然后很容易就可以得到高精度的解。然而,上式并不是那么容易可以导出的,因为 y ( x ) 中包含了分式和分数次幂,求高阶导数很困难,所以实际上直接做麦克劳林展开是困难的。可以将 y ( x ) 改写为 (1+ x )^(1/5)*(1+4 x )^(-1/5) ,然后利用牛顿二项展开式,这就比较简单了。也还可以将式子改写为 (1+4 x )* y ^5= 1+ x ,然后对方程两边求导,重复地求导,易得 y 的各阶导数在 x = 0 的取值,即可得到麦克劳林展开式中所需要的系数,从而可以得到上述的麦克劳林展开式。还可以采用级数法来确定。实际上,2010 年的期末测验题中的前一个题目就是要求求函数 y ( x ) = ^(1/5) 的麦克劳林展开式,两题是相关联的。 方式三: 自从2014 年起在大学数学复习课中增加了周玮的那个例子,许多学生采用了类似的方式来解答 Q ,也算是一种计算方式。可以将 Q 改写为: Q = exp(1/5*ln 1006) = exp{1/5* } 然后运用 ln(1+ x ) 的麦克劳林展开式和 ln 10 = 2.30... ,有 Q ~= exp(1.38) ,然后再利用 exp( x ) 的麦克劳林展开式即可计算,但收敛速度较慢。受上一种方式启发,可以有 Q = 4*exp = 4*exp(1/5*ln 1006-2*ln 2) ~= 4*exp(1.38-2*0.693) ~= 4*exp(-0.006) = 4*(1 - 0.006 +...) = 3.97... 原则上,利用 ln(1+ x ) 和 exp( x ) 的麦克劳林展开式(见附A )以及 ln 2 的计算式(见附B ),可以得到任何想要得到的精度。 郑志军 2016 年1 月8 日 附 A :麦克劳林展开 ln(1 + x ) = x - x 2 /2 + x 3 /3 - x 4 /4 + x 5 /5 - x 6 /6 + ... = Sum exp( x ) = 1 + x + x 2 /2! + x 3 /3! + x 4 /4! + x 5 /5!+ x 6 /6! + ... = Sum 附 B :估算 ln 2 可以用下式来估算 ln 2 ,推导过程将在以后给出。 ln 2 = Sum 求和中取 1 项给出 0.6 8 ,取 2 项给出 0.69 12 ,取 3 项给出 0.693 067 ,取 4 项给出 0.6931 37 ,取 5 项给出 0.693147 ,取的项越多越逼近于精确解 0.69314718...
个人分类: 应用数学|3031 次阅读|0 个评论
离开计算器可以走多远:1391237759766345^(1/14)
zjzheng9805 2016-1-20 18:44
离开计算器可以走多远: 1391237759766345^(1/14) 2014 年一档电视节目《最强大脑》的第3 期中有一道估算题:1391237759766345^(1/14) 。“中国雨人”周玮给出的结果为12.0 …,震撼全场。如果手头有个科学计算器,那是相当轻松可以算出结果12.0690 …。这是一个16 位的数要开14 次方的问题,普通计算器可不行。 如果没有计算器,不是周玮的我们该怎么算呢?2014 年秋季,这个例子走进了研究生课程《高等应用数学》的课堂,也是震撼全场。实际上,这个问题对于本科生来讲就该是小菜一碟了的。这或许反映出数学的工具性教育所带来的盲目吧?!在大学数学复习课上讲这个例子,一方面是复习泰勒展开,因为泰勒展开是整个学期里需要信手拈来的最主要的工具,没有之一;另一方面是突出级数法,当年牛顿就是从级数起家,进而一步步奠定他作为应用数学鼻祖的地位。若熟悉函数 ln(1+ x ) 和 exp( x ) 在 x = 0 附近的泰勒展开(见附A ),可轻松解答该开方问题。 牛刀小试。粗略算算 P = 14^(1/14) 。利用指数和对数函数的性质,将 P 改写为: P = exp = exp 其中 ,ln 10 ~= 2.30 是较为熟知的结果。取 ln(1+ x ) ~= x ,有 ln 1.4 ~= 0.4 , 则 P ~= exp(2.7/14) ~= exp(0.2) 取 exp( x ) ~= 1 + x , 有 P ~= 1 + 0.2 = 1.2 与 周玮 的结果仅相差10 倍?!对的,因为原式可以写成 10*13.91237759766345^(1/14) 嘛。若只要得到结果的整数部分,后面十几位数数字根本就是无用的,而且冥想一下应该就可以得到结果。不过,实际上周玮还精确到了小数点后一位。但如果仔细算算 10 P ,将 可以给出 12.0 7 ,也 精确到了小数点后一位 。 若取 Q = 13.9^(1/14) ,来 算算 10 Q , 看看精度能提高多少。 Q 可以写作: Q = exp(1/14*ln 13.9) = exp{1/14* } 其中,ln 2= 0.693... 也是较熟知的结果,也可以参见附B 进行计算。而 ln(1 -2.1/16) = ln(1 -0.13125) = -0.13125 - 1/2*0.13125^2 +... ~= -0.140 Q 可以进一步写作: Q ~= exp(2.632/14) = exp(0.188) = 1 + 0.188 + 1/2!*0.188^2 + 1/3!*0.188^3 ~= 1.20678 即结果 10 Q ~= 12.06 78 ,精确到小数点后2 位。 显然,有纸和笔,还有耐心,想要精确到小数点后多少位都是可以的。 郑志军 2016 年1 月8 日 附 A :麦克劳林展开 ln(1 + x ) = x - x 2 /2 + x 3 /3 - x 4 /4 + x 5 /5 - x 6 /6 + ... = Sum exp( x ) = 1 + x + x 2 /2! + x 3 /3! + x 4 /4! + x 5 /5!+ x 6 /6! + ... = Sum 附 B :估算 ln 2 可以用下式来估算 ln 2 ,推导过程将在以后给出。 ln 2 = Sum 求和中取1 项给出 0.6 8 ,取2 项给出 0.69 12 ,取3 项给出 0.693 067 ,取4 项给出 0.6931 37 ,取5 项给出 0.693147 ,取的项越多越逼近于精确解0.69314718...
个人分类: 应用数学|3728 次阅读|0 个评论
离开计算器可以走多远:x + ln x = 0
热度 1 zjzheng9805 2016-1-19 16:54
离开计算器可以走多远: x + ln x =0 2015 年秋季研究生课程《高等应用数学》期末测验的一道附加题: 求方程 x + ln x = 0 的实根,要求给出分析和计算过程,结果的有效数字越多越好,且不能使用计算器。 在上一年度的期末测验中也有一道类似的估算题,难度稍微要大一些。168 名研究生参加测验,几尽无视附加题,也或许是瞄一眼整个人都不好了,直接放弃。仅有十余名学生动笔写了点东西,而仅有一名学生稍稍走得远一些,但也还是差临门一脚。此次稍稍降低了难度,在确保思想性和技巧性不差的情况下适当地降低了所需手工计算的难度。142 名研究生和2 名本科生参加测验,虽然学生数少了,但约半数学生动了笔,不过都走得不是太远,相比较离目标最近的还是去年的那名学生。考虑到考试时间的限制,而且没有任何提示,能走出一两步也已经很不容易了,但即使时间不限,不提示,不讨论,不会的也还是很可能不会。 本年度首次有本科生选修该研究生课程,自然对这两名本科生的表现较为期待,就谈谈他和她如何处理这道附加题。他先用作图法找到根所在的区间 (0,1) ,然后采用牛顿迭代格式 x k +1 = x k - ( x k + ln x k )/(1 + 1/ x k ), k = 0, 1, 2, ... 给出 x 0 = 1, x 1 = 0.5, x 2 = ? ,然而由于不能使用计算器,他没能走得更远。她给的第一种思路也是牛顿迭代法,并给出了 x 0 = 0.6 和 x 1 = 0.55 ,但未详细说明 0.55 是如何手算出来的。她显然意识到在这个思路下没有计算器是走不了更远的,而且牛顿迭代法是本科掌握的方法,在大学数学复习课上有提到,但不是该课程考察的知识。进而她在第二种思路中试图构造一个小参数 0.1 以采用级数法,然而经过一些尝试发现未能找到合适的构造就放弃了。事实上,在后一种思路中,她已经跨出了大大的一步,若稍加提示,必将天堑变通途。 作为附加题,题目可以较为开放,任何方法都可以尝试,目的也是希望学生能够灵活运用课程中教授的方法。如果不限制使用计算器,牛顿迭代法无疑是可选的最佳方案,迭代效率高。通常的数学软件都采用了牛顿迭代法,如Mathematica 软件的FindRoot 函数或Matlab 软件的fzero 函数。这个时代的人啊,敲几下键盘立马就可以获得精度极高的结果,例如用Mathematica 软件输入FindRoot , { x ,1}] ,可得{ x -0.567143} 。然而,重要的并不是这个附加题的结果。 该课程以林家翘先生和西格尔的《自然科学中确定性问题的应用数学》第一、二卷为主要教材,旨在通过案例讲授“应用数学过程”的思想,贯穿始终介绍了各种各样的摄动方法:级数法、参数微商法、迭代法、庞加莱方法、分部积分法、拉普拉斯方法、傅里叶分析、小波分析、匹配法、WKB 方法、多重尺度法、均匀化方法。解答该附加题也自然可以只限定在这些方法中尝试,容易猜测级数法和迭代法等正则摄动法最为可能可行。 摄动法的思想是将精确解作微小的扰动变成近似解,使得它满足一些可解的方程用以代替原来很难或不能精确求解的方程。因此,对解有初步的了解是很重要的。若把 x + ln x 看作函数,可以采用零值定理找出解所在的大概区间,如 0 x 1 ,当然也可以采用作图法。可是,居然还有更直接的方法,考虑到 x 和 ln x 必须一正一负,立即可得 0 x 1 。这么直接而清晰的一个方法是一名研究生写下的,虽然他写下这点后就没有再走多远。由解所在的区间说明可以将 x 视为小量,那么借助泰勒展开令人讨厌的 ln x 似乎就可以不那么讨厌了。倘若将 ln x 在 x = 0 附近作泰勒展开,即麦克劳林展开,那是行不通的。换个思路,1 - x 也是小量,由泰勒展开(见附A ),可得: ln x = ln ~ - (1 - x ) - (1 - x ) 2 /2 - (1 - x ) 3 /3 - (1 - x ) 4 /4 - (1 - x ) 5 /5 - ..., 至此,可以得到一个能够手工计算的迭代式子,如 x k +1 = 1/2+1/2* , k = 0, 1, 2, ..., 但算起来很辛苦。例如,若保留方括号中两项进行迭代,有: x 0 = 0.5, x 1 = 0.5833, x 2 = 0.5555, x 3 = 0.5640, x 4 = 0.5613, x 5 = 0.5622, ... 辛辛苦苦算来算去也仅能精确到小数点后两位。为提高精度必须保留更高阶的部分,计算难度越发大了去。如果把方程改写为 x *exp( x ) = 1 或 exp( - x ) = x ,将左端作麦克劳林展开再构造迭代式,这样的思路也可行,但也还是会算得很辛苦。至此说明可以通过构造特殊的迭代格式进行计算,与牛顿迭代法相比,效率低一些,但至少是能够手工计算的。实际上,“有效数字越多越好”这个要求的信息量很大,暗示不能蛮干。嗯,还是可以再走得更远一些的。 迭代法通过不断迭代来提高结果的精度,但每次迭代所需的计算量越来越大,而且还有一个严重的缺点,每次迭代都要重复计算出已经精确到的部分。这个缺点是有办法克服的,比方改用级数法,这在课程教学中已经说明过。然而,整个教科书几乎都是围绕着包含小参数的问题在讨论,该附加题所给的方程可不包含小量,那似乎就没辙了。嗯,得先构造一个小量。迭代法可以不用明确小参数,但是可以帮助构造小参数。如果先将方程改写为 x = exp( - x ) ,再运用麦克劳林展开,可得: x = 1 - x + x 2 /2! - x 3 /3! + x 4 /4! - x 5 /5! + ... 然后基于迭代法思想将方程进一步改写为: 2x -1 = x 2 /2! - x 3 /3! + x 4 /4! - x 5 /5! + ... 等式左边的每一项至少是 O (x) ,而右边的每一项都是 o ( x ) 。若略去右边的部分可得 x = 1/2 ,可将其取为小量,记为 a = 1/2 。方程可以进一步改写为: 2 x -2 a = x 2 /2! - x 3 /3! + x 4 /4! - x 5 /5! + ... 进而,可以采用级数法求解得到: x = a + 1/4* a 2 + 1/24* a 3 - 1/192* a 4 - 13/1920* a 5 +... 考虑到 a = 1/2 ,上式的每一项都可以较轻松地通过手工计算完成,各项分别为0.5, 0.0625, 0.0052083, -0.0003255, -0.0002115 等等。因此,若保留前五项可得结果为 0.567171 ,精确到了小数点后四位;项数取得越多精度越高,但收敛速度越来越慢。实际上,也可取小量 c = 1/10 = 0.1 ,正如那名本科生所期待的。进而将方程改写为: 2 x -10 c = x 2 /2! - x 3 /3! + x 4 /4! - x 5 /5! + ... 其级数解中每一项的数量级将非常清晰,见附B 。然而,对于这个题嘛,其实际的计算量没有太多差别,因为收敛速度是一样的。 还能走多远呢?路漫漫其修远兮 ~~~ 郑志军 2016 年1 月7 日 附 A :麦克劳林展开 ln(1 + u ) = u - u 2 /2 + u 3 /3 - u 4 /4 + u 5 /5 - u 6 /6 + ... = Sum exp( u ) = 1 + u + u 2 /2! + u 3 /3! + u 4 /4! + u 5 /5! + u 6 /6! + ... = Sum 附 B :解答小结 1. 方程 x + ln x = 0 的根满足 0 x 1 ,说明 x 可以作为小量 2. 由麦克劳林展开有: x = exp( - x ) = 1 - x + x 2 /2! - x 3 /3! + x 4 /4! - x 5 /5! + ... 3. 由迭代法思想有:2 x -1 = x 2 /2! - x 3 /3! + x 4 /4! - x 5 /5! + ... ,右边的每一项都是 o ( x ) 4. 取小量 c = 1/10 ,将方程进一步改写为:2 x -10 c = x 2 /2! - x 3 /3! + x 4 /4! - x 5 /5! + ... 5. 由级数法可得: x = 5 c + 25/4* c 2 + 125/24* c 3 - 625/192* c 4 - 8125/384* c 5 - 146875/4608* c 6 + 1140625/64512* c 7 + 191171875/1032192* c 8 + ... 6. 手工计算可得: x = 5 c + 6.25 c 2 + 5.2083 c 3 - 3.255 c 4 - 21.15 c 5 - 31.8 c 6 + 17. c 7 + 185. c 8 +... = 0.567143...
个人分类: 应用数学|4839 次阅读|1 个评论
第一颗原子弹爆炸当量的估算
热度 4 wanglaow 2013-5-11 21:09
第一颗原子弹爆炸当量的估算 费米对世界上第一颗原子弹的当量的估算,被传为美谈。 有人质疑费米是否作出过这种估算,认为是以讹传讹,下面给出比较可信的证据: http://www.nuclearfiles.org/menu/key-issues/nuclear-weapons/history/pre-cold-war/manhattan-project/trinity/index.htm http://www.nuclearfiles.org/menu/key-issues/nuclear-weapons/history/pre-cold-war/manhattan-project/trinity/eyewitness-enrico-fermi_1945-07-16.htm ” Trinity Test, July 16, 1945 Eyewitness Report by Enrico Fermi Observations During the Explosion at Trinity on July 16, 1945 On the morning of the 16th of July, I was stationed at the Base Camp at Trinity in a position about ten miles from the site of the explosion. The explosion took place at about 5:30 A.M. I had my face protected by a large board in which a piece of dark welding glass had been inserted. My first impression of the explosion was the very intense flash of light, and a sensation of heat on the parts of my body that were exposed. Although I did not look directly towards the object, I had the impression that suddenly the countryside became brighter than in full daylight. I subsequently looked in the direction of the explosion through the dark glass and could see something that looked like a conglomeration of flames that promptly started rising. After a few seconds the rising flames lost their brightness and appeared as a huge pillar of smoke with an expanded head like a gigantic mushroom that rose rapidly beyond the clouds probably to a height of 30,000 feet. After reaching its full height, the smoke stayed stationary for a while before the wind started dissipating it. About 40 seconds after the explosion the air blast reached me. I tried to estimate its strength by dropping from about six feet small pieces of paper before, during, and after the passage of the blast wave. Since, at the time, there was no wind I could observe very distinctly and actually measure the displacement of the pieces of paper that were in the process of falling while the blast was passing. The shift was about 2 1/2 meters, which, at the time, I estimated to correspond to the blast that would be produced by ten thousand tons of T.N.T. Source: U.S. National Archives, Record Group 227, OSRD-S1 Committee, Box 82 folder 6, Trinity. Transcription: Thank you Gene Dannen for transcribing this document. “ 下面是译言网的中文翻译,我借用一下: http://article.yeeyan.org/view/mjysci/121826 ” 译言网的中文翻译如下: “ 三位一体测试目击者报告 1945年7月16日 恩里科·费米 对位于三位一体试验场爆炸的观测 在7月16日的早晨,我被派驻在距爆炸现场10 英里的三位一体基地。 爆炸发生在上午大约5时 30分,我的面部由一块中间焊了黑玻璃的大板所保护。我的第一印象是爆炸形成了非常强烈的闪光,身体的暴露部分感到一股热浪袭来。虽然我并未直视爆炸点,但当时的印象是此处突然变得比白天还亮。接着我通过黑玻璃看向爆炸中心,可以看到一些火焰开始聚集,并立刻上升。几秒钟后上升的火焰亮度降低,烟的顶部扩大像一个巨大的蘑菇,很快就超越大概是3万英尺高空的云层。在达到其高度的极限时,烟柱维持了一段时间才开始被风吹散。 在爆炸发生后约40秒冲击波才到达我这里。我尝试通过这个方法估计其爆炸强度:在爆炸开始前,爆炸中,冲击波通过后分别在大约六英尺高撒落小纸片。因为在爆炸前,我清晰地观察到确实没有风造成飘落的纸片偏移。而冲击波到来时,纸片偏移了大约2.5米,当时,我就估计爆炸产生的TNT当量是10000吨。 资料来源:美国国家档案馆,记录组227,OSRD-S1委员会,82箱第6文件夹,“三位一体”。 抄本:感谢 Gene Dannen 抄写本文件。 “ 我不知道费米是怎么估算这一当量 - 10000吨 TNT - 的,所以我自己来估算了一下,方法如下,数据全部仅仅来自费米的原始报告: 1、费米距离爆心10英里,大约为16公里,则在此半径范围内,一千米高度的空气体积接近800立方千米,空气密度为1.29,则空气总质量约为10^12千克,即10亿吨。 2、纸片初始高度为2米左右,落地需要1秒钟,水平偏移了2.5米,即纸片水平速度约为2.5米每秒,将此速度粗略作为冲击波到达此处时候的速度。 3、假设原子弹爆炸时将这一范围内的空气全部加热为这一速度,则所需能量从动能公式计算出约为,3×10^12焦耳。 4、一千克TNT 的热值约为4*10^6焦耳,则上述的空气总能量约为 0.75 千吨的TNT 的能量,取整为一千吨TNT 当量。 5、考虑到前面计算空气体积的时候,是计算了一个厚度为一千米的圆饼而不是一个半径为16千米的半球, 如果按照半球计算,则体积会增加一个数量级,费米描述中就有(3万英尺)也是接近一万米的高度,但是空气密度随高度而减小,所以折中一下,取一个因子 5, 再考虑到冲击波只是原子弹爆炸释放能量的形式的一种,再取一个因子2。 6、这样,就正好得到了 一万吨 TNT 的 总当量。 很有意思的是, 我完成了上述估算以后,检索有没有其它的估算方法时,发现科学松鼠会上的一篇文章: http://songshuhui.net/archives/40461 费米问题,理科生的脑筋急转弯 Comments 候戏 发表于 2010-07-25 09:39 作者的方案是: ” 1)假设纸片做自由落体运动,初速度相当于气浪的速度,这个计算在初中物理习题中常见。 2)假设原子弹爆炸能量全部转化为空气的动能,爆炸之后,气浪形成球面向各个方向扩展,扩展到费米所在地时,球体内总的空气质量可以通过空气密度乘以球体体积算出来。 3)总能量等于气浪速度平方乘上空气质量。然后转换为 TNT当量单位 ,完成。 “ 思路和方法跟我完全一样。 难道就这么一条路? 我反而郁闷了。 ^_^。。。。。。。。。。。。。。 顺便问问,编辑 MM 不给本文一朵 小红花吗 ?
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细胞质量的估算
热度 1 skylark1981 2012-11-30 23:26
细胞质量的估算
这里用下面的公式估算细胞的质量 $m = \rho V$ 其中, $V$为体积. 下面的图中列出了各中细胞的尺寸. 对于大部分细胞,一般尺寸为1$\mu$m左右, 所以体积为$V = 4\times 10^{-18}$ $m^3$. 细胞的密度和水比较接近, 所以用水的密度代替细胞的密度. 众所周知, 1立方米为1000 Kg = $10^6$ g. 所以, 我们得到细胞质量 $m \sim 4 \times 10^{-12}$ g 病毒的尺寸比细胞小一个数量级, 所以病毒的质量为 $m \sim 4 \times 10^{-15}$ g
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数量级物理学的故事(5):如何估算原子弹爆炸当量?
热度 2 等离子体科学 2012-11-30 17:49
数量级物理学的故事(5):如何估算原子弹爆炸当量?
上次提到: 1945 年 7 月 16 日第一颗原子弹在新墨西哥州的沙漠引爆成功 40 秒后,试爆现场附近的科学家感受到冲击波的气浪。费米伸手向空中撒了一把碎纸片,落在他身后 2.5 米的地方。根据这个“实验数据”费米估算出的爆炸威力相当于一万吨 TNT ,而后来仪器测到的数值大约是两万吨。 他是如何估算的?我们以后再说。 我们先来看另外一个更精确估算的例子: 1947 年英国的物理学家 G. I. Taylor 根据美国公布的一组爆炸火球的照片(见下图),更准确地估算出爆炸当量是 1.7 万吨 TNT 。 他又是如何估算的呢? 我们不妨看一下我们知道什么:从照片里我们可以得到不同时间( t )火球的半径( R );而我们想知道爆炸的能量( E )。怎么才能用已知的物理量 R 和 t 表示出能量 E 呢? 能量的量纲是: 2 = 2 -2 。用 R 和 t 容易得到速度的量纲 ,但是显然我们缺少含质量量纲的物理量。 我们知道爆炸火球是在大气中膨胀的,其膨胀速度一定与大气的性质有关。因为是热膨胀,那么有关的物理量就是大气的温度、比热、和质量密度。所以我们选择质量密度 r , = -3 。 这样我们可以用这四个物理量组成一个无量纲量 P =E/ r R 5 t -2 即: E= P r R 5 t -2 ,或者写成 R 5/2 =(E/ P r ) 1/2 t 。 Taylor 就 是从上面这组美国公布的爆炸火球的照片,得到火球半径随时间变化的曲线(见下图): lnR=(2/5)lnt+(1/5)ln(E/ P r ) 。 这里截距 (1/5)ln(E/ P r ) 可以从图上直接得到!取 P ~O(1) ,则可以直接计算能量当量 。 在国际单位制下,代入 r =1.25kg/m 3 ,假设 无量纲量 P ~O(1) ,就估算出爆炸能量 E~8x10 13 J~2 万吨 TNT ( 1 吨 TNT~4x10 9 J )。 【文章中两张图都来自:】 G. I. Taylor, “The Formation of a Blast Wave by a Very Intense Explosion. II”, Proc. Roy Soc. London A201 , 175 (1950).
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[转载]学会估算 你也能成为会掐指的“半仙”
rbwxy197301 2012-9-16 09:37
学会估算 你也能成为会掐指的“半仙” 2012-09-12 / 相关标签: 估算 预算 学习 方法论 预测 工作中生活里常需要“估算”。例如领导让我了解中国卫生纸市场规模,一时半会找不到行业数据,怎么办?要么告诉领导我也不知道,要么自己快速估算,告诉领导这是我的估算结果供参考。估算对于快速决策非常有帮助。 估算自然是不精确的,会有误差。但经过短时间训练,人的估算能力会强大许多,常能估算得非常接近真实。 管理咨询公司、外企市场部面试中常有此类问题。目的也就是考验你的估算能力。从估算的过程中,可以看出你的逻辑思维能力、分析能力、及社会经验。在各行各业,都离不开估算。例如VC估算一家企业的未来销售量,经济学家估算下月GDP,程序员估算项目工作量,老婆估算旅游所需费用等等。 具体怎么估算呢?一起来看看一个经典的估算题,北京市市区里有多少个加油站? 我们知道北京市区面积共400平方公里,假设每平方公里3个加油站,那么北京应该有1200个加油站。 这大概是最简单的估算方式,当然在此基础上,将估算做的更细致。例如将北京市区进行细分,北部人口相对较多所以加油站更密集,南部人口相对稀少所以加油站更稀疏。 你也可以从不同角度进行估算。例如,可以从加油站利用率的角度: 1.北京共有机动车500万辆,平均每月加两次油,那么一共需要加油1000万次。每次加油10分钟,那么一共是10000万分钟。 2.每个加油站假设6个油泵,每天运营时间18小时,空置率50%,那么每月每个加油站中机动车加油时间总和为 18 * 6 * 50% * 30天 * 60分钟= 97200分钟 3.根据1和2,10000万/97200 = 1029个。因此需要1029个加油站。 你看,通过两种截然不同的方法算出来的加油站数量挺接近,说明我们的估计靠谱的可能性挺大。 现在你可以试着给自己出出题,锻炼一下自己的估算能力把?例如,中国人一年用掉多少卷卫生纸?深圳人每天嘿咻掉多少套套?上海人国庆期间共拍多少张照片? (作者刘双,系问对网顾问,资深管理咨询师) 来源: http://www.wendui.com/focus/article/hjbqwcjlvk 一个估算练习 2002-2011年我国研究人数统计数据 Bitmap Bitmap 时间 研究生人员在学数(万人) 研究生人员招生数(万人) 研究生人员毕业数(万人) 2002年 50.098 20.2611 8.0841 2003年 65.126 26.8925 11.1091 2004年 81.9896 32.6286 15.0777 2005年 97.861 36.4831 18.9728 2006年 110.4653 39.7925 25.5902 2007年 119.5047 41.8612 31.1839 2008年 128.3046 44.6422 34.4825 2009年 140.4942 51.0953 37.1273 2010年 153.8416 53.8177 38.36 2011年 164.5845 56.0168 42.9994 上面数据查询自:中国统计数据库,资料提供: ACMR 北京华通人商用信息有限公司。 假设研究生管理部门规定,每个研究生毕业至少发表1篇期刊论文,那么2011年毕业生需发表论文数约为43万篇,这43万篇文章在3年内发表,每年约为14.33万篇。如果某种期刊每期发表40篇文章,每年12期,那么需要有299种这样的期刊。
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重新估算中国人狂犬病的自然发病率
热度 10 yanjx45 2012-9-4 15:50
假如完全不用狂犬病疫苗,中国每年会因狂犬病死亡多少人? 去年 7 月笔者曾推算为 3 万人,现在重新估算为 1 万人之内。 去年 7 月27日,笔者曾发表博文,认为中国如果完全不使用狂犬病疫苗,我国每年狂犬病死亡人数估计为 3 万人。 而中国的狂犬病疫苗实际使用量高达每年 1,500 万人份,所以接种了疫苗的人当中有 99.8% 本来都是可以不接种狂犬病疫苗的,其中至少 2/3 属于可以避免的疫苗滥用。 ( 去年笔者的上述观点经《长江日报》记者熊琳晖报导后,曾被不少人误解为主张在被狗咬伤后可以不接种疫苗。随后在媒体中曾引发一场关于在中国是否存在狂犬病疫苗滥用的大讨论。笔者后来在本博客及《健康报》、《南方周末》等媒体上都曾撰文作进一步解释。 笔者在此强调的是要区分疫苗接种的适应症,不是笼统地反对接种疫苗。这与下述常识不矛盾:狂犬病发病后 100% 致命,及时接种狂犬病疫苗 + 免疫球蛋白可 100% 救命。不怕一万,只怕万一。 狂犬病是医学上早已解决的问题。 100 多年前就发明了有效的狂犬病疫苗,狂犬病是 100% 可预防的,所以在现代社会因狂犬病死一个人都是不应该的。 中国现实的情况是,许多该打疫苗的,主要是农村贫困人口,没有打疫苗,而大量本不该打疫苗的却拚命打,有的人甚至打了超过100针还不放心。) 致死率太高的病毒不可能广泛传播,因为如果病毒与宿主同归于尽,病毒自身也无法继续传播。所以狂犬病永远成不了大气候,狂犬病在历史上从来只是零星散发,从未对各国的人口数量产生明显影响。 事实上,去年估算的我国每年狂犬病自然死亡人数 3 万人仍然偏高。 去年的推算主要用非洲的相关数据作参照: 因目前非洲狂犬病疫苗使用量很低,可认为其当前的发病率等同自然发病率。 WHO 推测非洲人狂犬病的发病率是 4 /10 万 。按此发病率计算,中国 13 亿人的狂犬病自然发病率应为每年 5.2 万人 。考虑到中国西北、东北、西藏等总共大约占全国面积 1 / 3 至 1 / 2 的地区多年基本上无狂犬病流行(或发病率很低),同时中国的卫生条件、公众对狂犬病预防知识的知晓程度等与非洲国家不可同日而语,这些因素都有助于降低总体发病率,所以将中国狂犬病的自然发生率调整、推定为 3 万人 。 狂犬病也被认为是 热带病 。 非洲赤道周边的热带地区是全球狂犬病发病率最高的地区。 人的狂犬病主要来源于狗,特别是流浪狗。 狗的数量和狂犬病发病率决定人狂犬病的发病率。 现代狗的生存已高度依附于人类,无主的流浪狗在北方冬季寒冷地区很难生存、繁衍和相互传播狂犬病,而且北方地区全年大部分时间人穿的衣服很多很厚,人被狗咬伤的机会较少,所以在北方地区狗和人的狂犬病在古往今来都非常罕见。 所以 用主要位于热带的非洲的发病率套用到主要位于温带的中国是不适当的。 全球狂犬病发病人数最多的印度每年因狂犬病死亡 2 万人 ,发病率是 2/10 万 。印度国土的大部分处于或靠近温带,与中国地理位置较接近。印度狂犬病疫苗的使用量不到中国的 1/10, 其实际发病率应接近于自然发病率。按印度的发病率推算,中国每年狂犬病的自然发病率应不高于 2.6 万人 。再考虑中国西北、东北、西藏等总共大约占全国面积 1 / 2 到 2 / 3 的地区冬季寒冷,多年基本上无狂犬病流行(或发病率很低),所以推算中国狂犬病的自然发病率应低于 2 万人 。 再参看中国实际的狂犬病疫情统计数字。 20 世纪 50 年代以来,我国的狂犬病先后出现了 3 次流行高峰。报告死亡数最高的年份是 1981 年 ,当年报告死亡 7,037 人 。当时国内的狂犬病疫苗还是原始的动物脑组织疫苗 ( 暴露后需要接种 14 针以上 ) ,产量很低,全国 ( 特别是农村地区 ) 接种率不高,疫苗实际挽救的生命不多。同时考虑统计可能有误差, 估计 当年 中国狂犬病的自然发病率应在 1 万人之内。 狂犬病的流行有自身的规律,有明显的消长周期,目前对此还缺乏系统深入的研究。例如 1996年 ,全国狂犬病的发病率就曾降至 159人 ,随后又逐年缓慢上升。1996年前后的几年,全国狂犬病疫苗使用量比近年少得多,所以这段时间发病率的下降可能与人类的努力并无直接关联。 中国与印度相比在降低狂犬病发病率方面 客观上 还有一个非常有利的因素: 中国普遍有吃狗肉的风俗习惯,造成 中国的 流浪狗问题远不象印度那样严重 。杀狗在印度是违法的,或属宗教禁忌,导致印度流浪狗的数目全球最高,达 3,500 万 ,成为狂犬病的最大传染源。而 在中国,由于存在兴旺的狗肉市场,很多地区连家狗都成为偷猎的对象,流浪狗更成了争抢的对象,几乎全部被供上了餐桌。据估计中国每年吃掉的狗超过1,000万只,其中流浪狗和疯狗占相当大的比例, 客观上 显著减少了狂犬病最重要的传染源。中国流浪狗的数量可能赶不上印度的零头。 尽管中国现在全国狗的数量比 1980 年代 可能有成倍的增加,但增加的主要是有主的 宠物狗 而不是无主的 流浪狗 。所以笔者根据上述各种情况综合考虑, 推测 中国狂犬病的自然发病率应当在 1 万人之内 。
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巨冰天外来?
热度 1 qianlivan 2012-5-23 09:55
早上看到一条新闻(http://news.sohu.com/20120523/n343856294.shtml),说四川降下一块巨冰,20斤(10公斤)重,在土地上砸出一个5厘米深,50厘米直径的坑。气象专家不知为何物,怀疑是天外陨冰。 我们来进行一些估计。 50厘米直径,5厘米深的坑,刨出来的土重量(按密度2000千克/立 方米)大约20千克。和冰的质量比大约是2:1,如果冰的动能都传给土,那么冰的落地速度应是土速度的 $\sqrt{2}$倍。假设土被掀起10米高,坑的坡度是30度,那么土的速度大约是30米/秒,冰是速度大约是40米/秒。如果不考虑空气阻力,可以算出冰的初始高度下限——大约80米,所以看起来不像是天外陨冰。 不过,这个估计有很多不确定因素,冰的质量在落地时是否有损失?如果有损失,那么冰的初始高度应该更小。冰的质量在放到冰箱里后有没有增加?如果有,那么冰的初始高度应该更高。坑中的土有没有被掀起10米高。这需要考察坑的形态,如果坑的 (初始)坡度 更 大,那么抛出土的速度就比估计小,冰的初始高度也更小。按照坑的坡度30度估计,抛出的土的最远落点应该离坑 30米,这可以再对坑进行考察。但是目击冰块落地的村民就在离坑30米远的地方,所以抛出的土可能没有30米远。这意味着抛出的土可能没有达到10米的高度,也就是抛出速度更小,因而冰的初始高度更小。 查询以前的新闻(http://www.gxnews.com.cn/staticpages/20090613/newgx4a331ffd- 2103757.shtml),陨石的落地速度可以达到每小时3万英里(13000米/秒),所以落在四川这块巨冰可能不是天外陨冰。
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费米问题,理科生的脑筋急转弯
songshuhui 2010-7-28 11:48
候戏 发表于 2010-07-25 9:39 太平广记卷第二百一十五,名为算术(我觉得这个术字像是法术的意思),里面记载了这样一件事儿: 后唐袁弘御为云中从事,尤精算术。同府令算庭下桐树叶数。即自起量树,去地七尺,围之。取围径之数布算。良久曰:若干叶。众不能覆。命撼去二十二叶,复使算。曰: 已少向者二十一叶矣。审视之,两叶差小,止当一叶耳。(出《稽神录》) 说的是后唐有个叫袁弘御的人挺会算术。哥儿几个想考考他,于是把他带到院子里,问眼前的桐树上有多少片叶子。他就神神叨叨的开始又丈量桐树,又算直径的。过了许久,他说:若干片树叶。这个回答倒是有点周星驰的风格【注】。也该着他的哥们儿有主意,从树上弄掉了22片叶子,然后又把袁弘御叫来,让他算。袁弘御说:树叶比刚才少了21片。哥儿几个一听,心想:可不,刚才弄掉的叶子里面有两片很小的,八成人家袁老师把它俩当成一片儿算了,佩服佩服。 袁老师的算法太神秘了,一般人学不会。我倒是听说过一种估算树叶数目的方法,简单易学。 1)通过目测得知树冠的高度,半径,用球体表面积公式算出总面积A。 2)因为树叶是用来完成光合作用的,假设每一片叶子都可以得到光照,那么,所有的叶子铺开来组成的面积也是A。 3)取下一片叶子,目测估算一下叶片面积B,树叶数就是A/B。 估算的结果只要求数量级准确,因为对一棵树而言,10,000片树叶和10,021片树叶没什么不同,九牛五毛的差别。估算这个游戏,玩儿的是推导过程学术点儿的说法叫建模。推导时要抓大放小,用白描的方法粗线条勾勒,让人一眼能分出来是美女还是张飞便可,没必要画出来美女胸部是什么罩杯,张飞菊花旁有几颗痔疮。估算对计算能力的要求最低(加减乘除四则运算足以应付),其次是知识储备,而对知识运用的能力要求最高如何用简单的常识去解释看上去八杆子打不着的现象。这一点知识迁移就犹如文章里一则巧妙的比喻,颇值得玩味,比如在刚才那个估算树叶数目的例子里,光合作用的运用,给人眼前一亮的感觉。 估算领域,最有名人物的是物理学家费米。费米在理论物理和实验物理两个领域都建树颇丰,即使在物理学家群星灿烂的上世纪中期,这样的人才也没几个。费米最著名的一次估算是他在领导的曼哈顿计划中估算核爆当量的。1945年7月16日早上5点半左右,原子弹引爆成功时,费米呆在距离爆炸中心10英里处。爆炸40秒后,爆炸的气浪到达费米所在地,他将事先准备好的碎纸片从离地六英尺高的地方洒落,纸片被气浪卷走,他根据纸片飞行的距离(两米半)估算了核爆炸的当量数约为一万吨TNT炸药。后来证明这个结果和仪器测量值十分接近。( 这里是费米对当时场景的自述原文 )。 我也试着算了一下: 1)假设纸片做自由落体运动,初速度相当于气浪的速度,这个计算在初中物理习题中常见。 2)假设原子弹爆炸能量全部转化为空气的动能,爆炸之后,气浪形成球面向各个方向扩展,扩展到费米所在地时,球体内总的空气质量可以通过空气密度乘以球体体积算出来。 3)总能量等于气浪速度平方乘上空气质量。然后转换为 TNT当量单位 ,完成。 当然,这不一定是费米原来的解法。 费米不仅自己估算,还喜欢出题给学生算,问题稀奇古怪,比如:芝加哥有多少钢琴调音师?后来,人们把这类问题称为费米问题 (Fermi Question),我觉得这很像理科生的脑筋急转弯。这类锻炼并不只是娱乐和纸上谈兵,在实际科研中也是很重要的技巧。比如在实验进行之前,估算一下实验条件,选择合理的试验设备;在实验进行当中,发现新的现象之后,估算一下大概可以用哪几种理论进行解释,然后细致的设计下一步如何做,以期鉴别各种疑似解释的合理性。 只要留心,生活中充满了艺术,美,诗意,啤酒,免费的皮萨和费米问题,就看有没有缘分。前两天在新浪微博,看见陈晓卿发的饭局照片,我说了句:告诉我快门用的是多少,我可以算出柴静右手切东西的速度!后来有人回复说快门是1/13秒。于是我做了下面这张图。手的速度大概是0.5米/秒,如果你此刻以这个速度走过柴老师身边,会看到一把静止的刀子。 有人看到图片以后问我为什么不去算土摩托的手速?冠冕堂皇的理由是土老师没带手链,不好判断边界。当然,除了柴老师手速,还可以算每场篮球比赛球弹出底线多少次,通过小便量算自己膀胱体积,算一下人的喷嚏对于蚊子而言相当于多少级大风之于人类,在飞机上通过地面物体的大小判断飞行高度,等等。更高级一点的,可以看看这两个例子: 用微波炉和棉花糖估算光速 ; 用一张照片估算地球半径 。(更多费米问题的资源请 google Fermi question) 在物理学发展史上,努力提高估算的效率和精度是一个十分重要的研究方向,比如微扰论,密度泛函理论,等等。当然,处理这些较为前沿的费米问题时,脑筋急转一下弯可能就不太够用了,通常需要的是绞尽脑汁。 【注】 对这段古文的翻译两位读者提出批评,在此一并感谢。 Kidd说:这里的译文有些失误。按照文章来看,袁回答的若干事实上是一个具体的数字,但是具体的数字在文字中没有意义,撰文的人就没有具体记下来。后面的众不能覆说明众人对这个数字是很不相信但又没有办法证明袁的错误,才想出了一个办法去掉几个叶子让袁再算一次。 李岩说:古文不好,若干叶的意思实际是他的确答上来了多少多少叶子,比如说一万四千七百白十五片。众不能覆=大家没法知道他算的对不对,所以不能回答。
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